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三维数字几何处理中特征提取与孔洞修补研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
图表目录第14-17页
1 绪论第17-32页
    1.1 国内外相关研究进展第20-30页
        1.1.1 点云数据的薄化处理第20-22页
        1.1.2 点云数据特征点提取第22-24页
        1.1.3 网格数据特征点提取第24-26页
        1.1.4 点云数据孔洞修补第26-27页
        1.1.5 网格数据孔洞修补第27-30页
            1.1.5.1 基于体数据孔洞修补第27-28页
            1.1.5.2 基于网格的孔洞修补第28-30页
    1.2 本文主要研究思路与内容第30-32页
2 厚度点云的薄化处理研究第32-47页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 主曲线和主曲面第33-35页
    2.3 厚度点云数据薄化第35-39页
        2.3.1 特征保持投影算子第36-37页
        2.3.2 与双边滤波算法的比较第37页
        2.3.3 与MLS和LOP的比较第37-39页
    2.4 邻域选取和离群点去除第39-40页
    2.5 实验结果与分析第40-44页
    2.6 本章小结第44-47页
3 基于局部重建的点云特征点提取第47-59页
    3.1 引言第47-48页
    3.2 算法概述第48-49页
    3.3 点云特征点提取第49-53页
        3.3.1 潜在特征点提取第49-50页
        3.3.2 局部三角形构建第50-51页
        3.3.3 子邻域划分第51-53页
        3.3.4 特征点识别与分类第53页
    3.4 实验结果与讨论第53-58页
        3.4.1 实验结果第54-55页
        3.4.2 算法讨论第55-58页
    3.5 本章小结第58-59页
4 基于邻域支持的网格特征点提取第59-75页
    4.1 引言第59-60页
    4.2 算法概述第60-61页
        4.2.1 算法流程第60页
        4.2.2 邻域支持第60-61页
    4.3 网格特征点提取第61-66页
        4.3.1 初始特征点提取第61-63页
            4.3.1.1 法向张量投票第61-62页
            4.3.1.2 特征点的分类第62-63页
        4.3.2 显著性度量计算第63-65页
        4.3.3 弱特征增强技术第65页
        4.3.4 特征线连接处理第65-66页
    4.4 实验结果与应用第66-73页
        4.4.1 参数选取第66-67页
        4.4.2 无噪声数据结果第67-68页
        4.4.3 有噪声数据结果第68页
        4.4.4 特征保持的网格去噪第68-72页
        4.4.5 特征保持的数据修补第72-73页
    4.5 本章小结第73-75页
5 基于波前法的三角形网格孔洞修补第75-89页
    5.1 引言第75-76页
    5.2 波前法第76-78页
    5.3 三角形网格孔洞修补第78-83页
        5.3.1 边界点法向估计第78-80页
        5.3.2 缺失形状的修补第80-83页
    5.4 实验结果与分析第83-88页
    5.5 本章小结第88-89页
6 特征保持的网格孔洞修补第89-103页
    6.1 引言第89-90页
    6.2 算法概述第90-91页
    6.3 特征恢复第91-97页
        6.3.1 特征点集合构造第91-92页
        6.3.2 特征点集合匹配第92-94页
        6.3.3 特征线重建第94-95页
        6.3.4 角点恢复第95-97页
    6.4 实验结果与讨论第97-101页
        6.4.1 特征线恢复第97-100页
        6.4.2 角点恢复第100-101页
        6.4.3 算法局限第101页
    6.5 本章小结第101-103页
7 结论与展望第103-107页
    7.1 结论第103页
    7.2 创新点摘要第103-105页
    7.3 展望第105-107页
参考文献第107-115页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第115-117页
致谢第117-119页
作者简介第119-120页

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